第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5) −WEB解析・最適化祭り−を開催しました - hamadakoichi blog
2010/06/20 "第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#5)−WEB解析・最適化祭り−: ATND Google グループ 会場写真（id:bob3 さんに感謝) 会場提供して下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた id:gogokarubi さん、id:yanashi さん、yanaoki さん、 id:bob3 さん、takenobtabi さん、 ohsada さん、id:yokkuns さん、 lumin さん、 id:rti7743 さん、 id:isogaya さん、bm さん、感謝しております。今後も「データマイニング+WEB 勉強会＠東京」を、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思いま
ベイジアンネットとレコメンデーション －第５回データマイニング+WEB勉強会＠東京
「第５回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京－WEB解析・最適化祭り－」の講師資料です(10/06/20) hamadakoichi 濱田晃一 Read less
トップページ - リコメンデーションコンテスト
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 チームラボ株式会社 人工知能学会 経営情報学会関西支部 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 近年、B2Cの飛躍的な増加に伴い、WEB上での消費者の購買履歴や行動履歴を容易に、かつ大量に蓄積することが可能となり、それに伴って究極的なワンツーワン・マーケティングが可能になりつつあります。その１つのアプリケーションとして、顧客に対する適切な商品や行動の推薦を目的としたリコメンデーションシステムの導入が盛んに行われています．リコメンデーションシステムのアルゴリズムは，これまでに様々なものが研究提案されてきてはいるものの，ビジネスにおける実践という面から見ると，それらの研究成果が産業会に十分に還元できているとは言えない状況でしょう．そこで，実データに基づいたリコメンデーションコンテストを実
Tsubasa TAKAHASHI @ KDE Lab.
International Conference Tsubasa Takahashi and Hiroyuki Kitagawa: "A Ranking Method for Web Search using Social Bookmarks", Proc. 14th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA2009), pp.585-589, Brisbane, Australia, April 21-23, 2009. Tsubasa Takahashi and Hiroyuki Kitagawa: "S-BITS: Social Bookmarking Induced Topic Search", Proc. 9th International Conference o
steps to phantasien(2008-08-14) Netflix Prize 外野席
"集合知プログラミング" という本が出たらしい. 私の積読には元本の "Programming Collective Intelligence" があって, 途中まで読んだまま放置していたら日本語訳が出てしまった. (オライリーのアンチパターンと命名.) 悔しいので本は処分. そのうち日本語版で続きを読もう.... 興味を持っていたのは推薦エンジン(協調フィルタ)だった. 私の中では検索エンジンに匹敵するウェブのハイテクという位置付けなんだけど, 草の根には普及しておらず悲しい. 検索エンジンでの Hyper Estraier や senna に相当する協調フィルタの立ち位置は デッドヒートが予想される...とだいぶ前から思ってるんだけど, いまのところ閑古鳥気味. まったく, 出し抜くだけの実力があればなあ. 先の皇帝ペンギン本では, 一章にさっそく協調フィルタが登場する. 読んでみると
推薦システムをパーソナルビューで見直す - 0x0a :: ja :: svslab(2009-02-15)
_ 推薦システムをパーソナルビューで見直す ここでも何度か書いているが，院生の頃から推薦システムの研究に引っかかりを感じていた．引っかかりの原因は「新たに開発した推薦システムを利用することでユーザの情報探索の負荷を下げる」という「推薦システムの有無」ないし「推薦アルゴリズムの違い」という問題に落とし込もうとしているという点にある．Norman流にいうならこれは「システムビュー（system view）」*1，つまり「設計者の視点から新たな人工物の有無によるユーザの負荷の違いをみる」という見方である．ここで，Normanがシステムビューと対照的な概念として示している「パーソナルビュー（personal view）」，つまり「ユーザからみて推薦システムの挙動はどう見えるのか」「推薦システムによってユーザの情報探索という行為はどう変化するのか」という視点から，「推薦システムのアルゴリズム（1，2
ライブドア製のレコメンデーションエンジン·Cicindela MOONGIFT
ECサイトやブログなどで「この商品を買っている人はこのような商品も購入しています」「この記事を読んでいる人はこの記事も読んでいます」といった推薦（レコメンデーション）する機能は売上やPV増に大きく貢献してくれる。興味の範囲が近ければそれだけ役立つ可能性が高いのだ。 ピックアップベース そうしたレコメンデーションシステムを構築するのは推薦度になるスコアの計算式が肝になる。それはまさにノウハウであって、門外不出だ。だがライブドアは違う、そんな不可能を可能にしてしまうのだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはCicindela、ライブドアの提供するWebサービスで実際に使われているレコメンデーションエンジンだ。 CicindelaはPerl + MySQLで提供されるシステムで、HTTPで通信するためシステム依存しないという特徴がある。データもIDのみでやり取りされる。あるユーザがあるオ
デクワス – deqwas
世の中は無数のモノにあふれているのに 選択肢があればあるほど商品選びは難しい あなたがまだ知らない お気に入りと”でくわす”お手伝いをします
レコメンデーションの人気記事 109件 - はてなブックマーク
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
【第4回】レコメンデーションの虚実（4）〜ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？ (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの虚実（4）～ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？：ソーシャルメディア セカンドステージ（1/2 ページ） Amazonを超えるレコメンデーションエンジン 今年8月6日・13日号の『日経ビジネス』誌に、「王子とニート 若者を浪費する日本社会」という特集が掲載された。この特集の中で紹介されていたのが、ライブドアのCTO（最高技術責任者）や代表取締役を経てゼロスタートコミュニケーションズを設立したzakiさんこと山崎徳之氏。この記事で、彼の登場する場面はなんとも凄い。次のような書き出しだ。 天才プログラマーの腕はさび付いていなかった。 「よし、とりあえずアマゾンは超えたかな」 東京・渋谷の小さなオフィスで、ゼロスタートコミュニケーションズ社長の山崎徳之はキーボードから手を離すと、小さく伸びをした。 この記事のことを聞いてみると、彼は苦笑しながらこう言った。「いやあ、さす
レコメンデーションエンジンがロングテールの敵になる？
ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま
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https://jp.techcrunch.com/2010/04/27/20100426facing-heat-from-facebooks-like-button-glue-ramps-up-social-recommendations/